请帮我用python写一个s= 0.25365289927032886 loc=-10.02759381094188 scale=18.42982601438556的lognorm分布求逆的代码

时间: 2023-07-15 10:14:07 浏览: 113
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python pandas.DataFrame.loc函数使用详解

可以使用SciPy库中的`scipy.stats`模块来计算lognorm分布的逆函数。以下是一个示例代码： ```python from scipy.stats import lognorm s = 0.25365289927032886 loc = -10.02759381094188 scale = 18.42982601438556 # 创建lognorm分布对象 dist = lognorm(s=s, loc=loc, scale=scale) # 计算逆函数 x = 0.95 # 逆函数的概率值 inv = dist.ppf(x) print(inv) # 输出逆函数的值 ``` 在上面的代码中，我们创建了一个lognorm分布对象`dist`，并使用`ppf()`方法计算逆函数的值。在本例中，我们将逆函数的概率值设置为0.95，但你可以根据你的需要修改这个值。
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theta=(stats.norm.pdf(0,loc = 0,scale = 1)-stats.norm.pdf(1,loc = 0,scale = 1))/(stats.norm.cdf(1,loc = 0,scale = 1)-0.5)

具体来说，它计算了一个标准正态分布中随机变量小于1的概率减去小于0的概率，除以一个中间值。这个中间值是一个标准正态分布中随机变量小于1的概率减去0.5，也就是标准正态分布在两个对称点之间的概率。希望这能对你...

使用以下代码生成数据集 def generate_data(): import numpy as np # 生成正类和负类数据点各100个，每个数据点有两个特征X1和X2 positive_class = np.random.normal(loc=[0.5, 0.5], scale=[1, 1], size=(100, 2)) negative_class = np.random.normal(loc=[-0.5, -0.5], scale=[1, 1], size=(100, 2)) # 向正类数据点添加噪声 positive_noise = np.random.normal(loc=[1., 1], scale=[1, 1], size=(10, 2)) positive_class = np.concatenate([positive_class, positive_noise], axis=0) # 向负类数据点添加噪声 negative_noise = np.random.normal(loc=[-1.5, -1.5], scale=[1, 1], size=(10, 2)) negative_class = np.concatenate([negative_class, negative_noise], axis=0) # 将正类和负类数据点组合成一个数据集 X = np.concatenate([positive_class, negative_class], axis=0) # 创建标签y，其中前110个数据点为正类，后110个数据点为负类 y = np.concatenate([np.ones(110), np.zeros(110)]) return X, y 2. 对该数据集进行可视化 3. 使用合适的比例对数据集进行划分 4. 使用感知机模型，调整参数，使模型在测试集上准确率大于0.8 5. 绘制test数据集 6. 绘制在test集上的预测结果

好的，你的问题是关于一个数据集的生成、可视化、划分和使用感知机模型调整参数的问题。我会一步步为你解答。 首先，这段代码是用来生成一个二维数据集的，其中包括正类和负类各100个数据点，每个数据点有两个特征...

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shape, loc, scale = stats.lognorm.fit(data, floc=0)这三个参数的意义是什么·

这三个参数是用于拟合对数正态分布的参数。具体来说： ...在给定数据和floc参数（即是否强制分布的位置参数为0）的情况下，使用最大似然估计法来拟合对数正态分布，并返回拟合得到的shape、loc、scale参数。

下面pytorch代码转化为paddlepaddle2.2.2代码： import torch import torch.distributions as tdist def random_noise_levels(): """Generates random noise levels from a log-log linear distribution.""" log_min_shot_noise = np.log(0.0001) log_max_shot_noise = np.log(0.012) log_shot_noise = torch.FloatTensor(1).uniform_(log_min_shot_noise, log_max_shot_noise) shot_noise = torch.exp(log_shot_noise) line = lambda x: 2.18 * x + 1.20 n = tdist.Normal(loc=torch.tensor([0.0]), scale=torch.tensor([0.26])) log_read_noise = line(log_shot_noise) + n.sample() read_noise = torch.exp(log_read_noise) return shot_noise, read_noise def add_noise(image, shot_noise=0.01, read_noise=0.0005): """Adds random shot (proportional to image) and read (independent) noise.""" image = image.permute(1, 2, 0) # Permute the image tensor to HxWxC format from CxHxW format variance = image * shot_noise + read_noise n = tdist.Normal(loc=torch.zeros_like(variance), scale=torch.sqrt(variance)) noise = n.sample() out = image + noise out = out.permute(2, 0, 1) # Re-Permute the tensor back to CxHxW format return out

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帮我给每一行代码添加注释 class DeepKalmanFilter(nn.Module): def __init__(self, config): super(DeepKalmanFilter, self).__init__() self.emitter = Emitter(config.z_dim, config.emit_hidden_dim, config.obs_dim) self.transition = Transition(config.z_dim, config.trans_hidden_dim) self.posterior = Posterior( config.z_dim, config.post_hidden_dim, config.obs_dim ) self.z_q_0 = nn.Parameter(torch.zeros(config.z_dim)) self.emit_log_sigma = nn.Parameter(config.emit_log_sigma * torch.ones(config.obs_dim)) self.config = config @staticmethod def reparametrization(mu, sig): return mu + torch.randn_like(sig) * sig @staticmethod def kl_div(mu0, sig0, mu1, sig1): return -0.5 * torch.sum(1 - 2 * sig1.log() + 2 * sig0.log() - (mu1 - mu0).pow(2) / sig1.pow(2) - (sig0 / sig1).pow(2)) def loss(self, obs): time_step = obs.size(1) batch_size = obs.size(0) overshoot_len = self.config.overshooting kl = torch.Tensor([0]).to(self.config.device) reconstruction = torch.Tensor([0]).to(self.config.device) emit_sig = self.emit_log_sigma.exp() for s in range(self.config.sampling_num): z_q_t = self.z_q_0.expand((batch_size, self.config.z_dim)) for t in range(time_step): trans_loc, trans_sig = self.transition(z_q_t) post_loc, post_sig = self.posterior(trans_loc, trans_sig, obs[:, t]) z_q_t = self.reparametrization(post_loc, post_sig) emit_loc = self.emitter(z_q_t) reconstruction += ((emit_loc - obs[:, t]).pow(2).sum(dim=0) / 2 / emit_sig + self.emit_log_sigma * batch_size / 2).sum() if t > 0: over_loc, over_sig = self.transition(overshooting[:overshoot_len - 1]) over_loc = torch.cat([trans_loc.unsqueeze(0), over_loc], dim=0) over_sig = torch.cat([trans_sig.unsqueeze(0), over_sig], dim=0) else: over_loc = trans_loc.unsqueeze(0) over_sig = trans_sig.unsqueeze(0) overshooting = self.reparametrization(over_loc, over_sig) kl = kl + self.kl_div(post_loc.expand_as(over_loc), post_sig.expand_as(over_sig), over_loc, over_sig) / min(t + 1, self.config.overshooting) reconstruction = reconstruction / self.config.sampling_num kl = kl / self.config.sampling_num return reconstruction, kl

over_loc = torch.cat([trans_loc.unsqueeze(0), over_loc], dim=0) # 转换器的位置 over_sig = torch.cat([trans_sig.unsqueeze(0), over_sig], dim=0) # 转换器的协方差 else: # 如果是第一步 over_loc = ...

lsl1=np.float64(df4.values[4][df02+1]) usl1=np.float64(df4.values[3][df02+1]) cpu1=np.float64(df4.values[1][df02+1]) cpl1=np.float64(df4.values[2][df02+1]) cpk1=np.float64(df4.values[5][df02+1]) v1=np.float64(0.618*0.618*(usl1-lsl1)) stdev1 =stdev[1] u1=u[1] sigma = 3 fail1=df4.values[0][df02+1] # 生成横轴数据平均分布 x1 = np.linspace(u1 - sigma * stdev1, u + sigma * stdev1, 1000) # 计算正态分布曲线 y1 = np.exp(-(x1 - u1) ** 2 / (2 * stdev1 ** 2)) / (np.sqrt(2 * np.pi) * stdev1) # 使用matplotlib画图 plt.xlim(lsl1 - v1, usl1 + v1) plt.plot(x1, y1,linewidth=1) plt.hist(df4.iloc[6:,df02+1], bins=df4.iloc[:,0].size-7, density=True,color='r') plt.title("{0}".format(fail1),fontsize=7) plt.title("cpk={0}".format(cpk1),fontsize=7,loc='left') plt.title("cpu={0}".format(cpu1),fontsize=7,loc='left') plt.title("cpl={0}".format(cpl1),fontsize=7,loc='left') plt.axvline(usl1,color='r', linestyle='--') plt.axvline(lsl1,color='r', linestyle='--') plt.text(u1, 0.15, 'Mean: {:.2f}'.format(u1)) plt.text(stdev1, 0.12, 'Std: {:.2f}'.format(stdev1)) plt.text(usl1, 0.09, 'USL: {:.2f}'.format(usl1)) plt.text(lsl1, 0.06, 'LSL: {:.2f}'.format(lsl1)) plt.show()

这是一段Python代码，根据df4数据框的值和df02变量的值，将它们转换为浮点数类型的lsl1、usl1、cpu1、cpl1、cpk1、v1、stdev1、u1和fail1变量。其中，stdev1和u1是之前计算得到的。

def feature_Kmeans(data,label): mms = MinMaxScaler() feats = [f for f in data.columns if f not in ['loan_id', 'user_id', 'isDefault']] data = data[feats] mmsModel = mms.fit_transform(data.loc[data['class'] == label]) clf = KMeans(5, random_state=2021) pre = clf.fit(mmsModel) test = pre.labels_ final_data = pd.Series(test, index=data.loc[data['class'] == label].index) if label == 1: /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/ipykernel_launcher.py:74: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/ipykernel_launcher.py:75: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/ipykernel_launcher.py:76: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy

建议使用 .loc 或 .iloc 进行切片并进行赋值操作，以避免这个警告的出现。你可以使用如下代码来避免这个警告： python if label == 1: final_data = pd.DataFrame({'class': final_data}) data.loc[data['...

forest_cols = list(forestdata.columns) df_cols = list(df.columns) idx = [df_cols.index(col) for col in forest_cols] diff = forestdata.loc[forestdata.index[-1]] - df.iloc[-2] diff = diff.loc[:, forest_cols].iloc[:, idx] 出错 ：pandas.core.indexing.IndexingError: Too many indexers

区别在于，我将 loc 方法改为了普通的列索引方式 []，同时将 loc 方法和 iloc 方法拆开写成两行。这样可以避免出现 IndexingError 异常。 另外，如果仍然出现异常，可能是由于 forestdata 和 df 数据...

已有excel数据集，已知y＝0.0011＋0.7933*x1＋0.2098*x2-0.3733*x3＋0.2201*x4-0.0817*xt-0.399*x6-0.1477*x7，怎么画残差频率正态直方图，python代码

pdf = norm.pdf(edges[:-1], scale=1, loc=0) # 使用norm函数创建PDF fig, ax = plt.subplots() ax.plot(edges[:-1], pdf, label='理论正态分布') ax.bar(edges[:-1], hist, width=(edges[1] - edges[0]), align='...

怎么把代码的图片保存下来？ import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('seaborn-whitegrid') import pandas as pd import numpy as np epsilon = 100 vals_laplace = [np.random.laplace(loc=0, scale=1/epsilon) for x in range(100000)] delta = 1e-5 sigma = np.sqrt(2 * np.log(1.25 / delta)) * 1 / epsilon vals_gauss = [np.random.normal(loc=0, scale=sigma) for x in range(100000)] plt.hist(vals_laplace, bins=50, label='Laplace') plt.hist(vals_gauss, bins=50, alpha=.7, label='Gaussian') plt.legend() plt.show()

你可以使用matplotlib的savefig函数将代码中的图片保存到本地文件系统中。将plt.show()替换为以下代码即可： plt.savefig('histogram.png') 这会将生成的图片保存到当前工作目录下的histogram.png...

def forward(self, x): loc = list() conf = list() featrue = list() for k in range(len(self.backbone)): x = self.backbone[k](x) featrue.append(x) # 最后一个特征层为batch_size,1024,19,19 for (x, l, c) in zip(featrue, self.loc, self.conf): loc.append(l(x).permute(0, 2, 3, 1).contiguous()) conf.append(c(x).permute(0, 2, 3, 1).contiguous()) loc = torch.cat([o.view(o.size(0), -1) for o in loc], 1) conf = torch.cat([o.view(o.size(0), -1) for o in conf], 1) if self.phase == "test": output = self.detect( loc.view(loc.size(0), -1, 4), self.softmax(conf.view(conf.size(0), -1, self.num_classes)), self.priors ) else: output = ( loc.view(loc.size(0), -1, 4), conf.view(conf.size(0), -1, self.num_classes), self.priors ) return output

这段代码是一个PyTorch神经网络类的前向传播方法。它通过遍历神经网络的所有层，将输入x输入到每一层中，并将每一层所得到的输出分别存储在loc、conf和feature三个列表中。其中，loc和conf是用于目标检测的预测框...

def LAdingClose(mu=None,sigma=None,lower=None, upper = None,N = None,NU=0): global pypath import math import numpy as np from numpy.random import RandomState import scipy.stats as st import inspect, os.path import os rootdir=os.getcwd() rootdir=r''+rootdir pypath=rootdir result = np.empty([N]) e = np.empty([N]) temp = np.empty([N]) emp = np.empty([N]) d = 1.0 / N XX=st.truncnorm((lower - mu) / sigma, (upper - mu) / sigma, loc=mu, scale=sigma)

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